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3 de diciembre de 2020

Introducción a los Datos de Luces Nocturnas de NASA "Black Marble"

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Estructura y Detalles del Curso

• 1 Sesión: el 3 de diciembre de 2020

• La grabación del Webinar, la presentación PowerPoint y la tarea asignada se podrán encontrar en la siguiente página: https://appliedsciences.nasa.gov/join-mission/training/english/introduction-nasas-black-marble-night-lights-data

• Preguntas y Respuestas: 20 minutos después de la presentación

• Certificado de Finalización de Curso– Asista al webinar– Complete la tarea (acceso desde la página web de la capacitación ARSET sobre Black

Marble) en el plazo estipulado– Recibirá un certificado aproximadamente 1 mes después de la conclusión del curso.

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Instructor de Curso

Miguel O. Román, Ph.D.Director, Earth from Space Institute (EfSI)Asociación de Universidades de Investigación Espacial (USRA)Líder de Disciplina Terrestre,Misiones NASA Terra/Aqua/Suomi-NPP

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Esquema del Curso

Parte 1 (20 min) Parte 2 (20 min) Parte 3 (20 min)

Fundamentos de la Teledetección Nocturna

Procesamiento y Análisis de Datos de Black Marble

Ciencia y Aplicaciones

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Objetivos de Aprendizaje

Al final de esta presentación, usted entenderá:Fundamentos y Antecedentes:• Las fuentes de luz capturadas en los datos de luces nocturnas (NTL por sus siglas en inglés). • Las diferencias entre los productos de luces nocturnas existentes.• Qué se corrige y qué no se corrige en el algoritmo Black Marble.Adquisición y Uso de Datos:• Cómo descargar imágenes de Black Marble vía el sistema “Level-1 and Atmosphere Archive &

Distribution System” (LAADS).• ¿Cuáles son las diferentes bandas del producto de Black Marble?• Cómo considerar indicadores de Evaluación de Calidad.• Cómo procesar datos de Black Marble para obtener una serie temporal.Aplicación de Datos:• Cómo se están aplicando los datos de luces nocturnas a los estudios urbanos.• Cómo se están aplicando los datos de luces nocturnas al monitoreo de desastres.• Cómo se están aplicando los datos de luces nocturnas a la detección de incendios.

Parte 1: Fundamentos y Antecedentes de la Teledetección Nocturna

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¿Qué podemos estudiar con la teledetección nocturna?Con luz de luna:• Reflectancia del manto de nieve y las nubes. • El propósito principal de los productos satelitales nocturnos es capturar imágenes del

manto de nubes en apoyo a los pronósticos meteorológicos a corto plazo.

Miller et. al, 2013

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¿Qué podemos estudiar con la teledetección nocturna?Sin luz de luna:• Luces artificiales como la iluminación de calles o edificios• Barcos de pesca• Llamaradas de gas

Miller et. al, 2013

• Incendios• Auroras• Bioluminiscencia• Regazo nocturno de la atmósfera

SatelliteNighttime (New Moon)

Luz Natural

Luces Nocturnas (NTL)Sol Luna

Reflectancia Isotrópica Reflectancia Direccional Dispersión Hacia Adelante Retrodispersión

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Principios de la Teledetección Nocturna

A diferencia de la teledetección diurna:• Hay varias fuentes de luz.• Observaciones incluyen luz de luna, luz

emitida directamente por una fuente y luz dispersada por el suelo y la infraestructura (ej., edificios y transporte).

• Las características del relieve (como edificios y árboles) también pueden bloquear la fuente de luz durante diferentes periodos de tiempo.

• La nieve (tanto con luz de luna como en condiciones sin luna) también puede incrementar la señal durante el invierno.

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Principios de la Teledetección Nocturna

• Las fuentes de luz tienen diferentes perfiles angulares de emisión y reflexión.

• Un ángulo de visualización satelital diferente puede cambiar las fuentes de luz que se capturan.

• Es más prominente en las áreas centrales de las ciudades con edificios altos.

NadirÁngulo de Visión Mayor

Luces en los Techos de Edificios

Luces en la Superficie – luminarias, vehículos etc.

Luces Laterales de Edificios

Letrero/ Publicidad

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Sensor de Luces Nocturnas/Productos

• Fotografías tomadas de noche por astronautas. • Brindan información sobre las imágenes en 3 bandas espectrales visibles (R,G,B).• La calidad mejoró marcadamente (resolución de10m) con la instalación del

instrumento NightPod en 2012.• Las imágenes no son datos científicos.

– La falta de georreferenciación lo hace difícil encontrar una ciudad específica entre millones de imágenes.

– No hay consistencia a lo largo del espacio o del tiempo.• Las imágenes están disponible en el sitio NASA “The Gateway to Astronaut

Photography of Earth” (https://eol.jsc.nasa.gov/).• El “Atlas of astronaut photos of Earth at night”* fue desarrollado como un directorio

abierto con imágenes nocturnas geo-etiquetadas (http://www.citiesatnight.org/).

Imágenes de la Estación Espacial Internacional (ISS por sus siglas en inglés)

*Mapamundi de fotos de astronautas de la Tierra de noche

https://eol.jsc.nasa.gov/http://www.citiesatnight.org/

Sensores de Luces Nocturnas/Productos

Roma de Noche – Adquirida el 8 de abril de 2015 con una cámara digital Nikon D4 y proporcionada por el Centro de Observaciones de la Tierra de Tripulantes de la ISS y la Unidad de Ciencias de la Tierra y Teledetección del Centro Espacial Johnson.

(nasa.gov/mission_pages/station/images)

Italia de Noche – adquirida el 21 de octubre de 2014 con una cámara digital Nikon D4 y proporcionada por el Centro de Observaciones de la Tierra de Tripulantes de la ISS y la

Unidad de Ciencias de la Tierra y Teledetección del Centro Espacial Johnson. (nasa.gov/mission_pages/station/images)

Imágenes de la Estación Espacial Internacional (ISS)

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Sensor de Luces Nocturnas de la Generación Anterior/Productos

• El sistema satelital de detección de luces nocturnas a nivel mundial de mayor trayectoria.

• El flujo de datos digitales para la recolección de DMSP-OLS comenzó en 1992 y continúa hasta hoy.

• Muchos estudios han aprovechado del extenso historial de datos para monitorear luces artificiales desde el espacio y estudiar la relación entre la actividad humana y variables socioeconómicas.

Defense Meteorological Satellite/Operational Linescan System (DMPS/OLS)

El Satélite DMSPFuente: NOAA

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Sensor de Luces Nocturnas de la Generación Anterior/ProductoDMSP/OLS

Luces de Ciudades, Pueblos y Carreteras Cerca de Delhi, India –Adquirida el 12 de noviembre de 2012

• Producto mensual• 2.7 km• Sin calibración a bordo• Paso superior 20:00• Se satura en centros urbanos (6 bit)• Disponible a partir de 1992

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Sensor de Luces Nocturnas de la Última Generación/Producto

• Uno de los 5 instrumentos a bordo del plataforma satelital Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi-NPP) y Joint Polar Satellite System (JPSS). En operación desde 2012.

• Colaboración entre la NASA y la NOAA.• Orbita la Tierra en ~102 minutos, logrando

una cobertura global con ~14 órbitas por día a una altura orbital de 824 km.

• Satélite heliosíncrono que captura observaciones cerca de la 01:30 hora solar local.

Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Day-Night Band (VIIRS DNB)

Satélite Suomi-NPPFuente NASA

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Sensor/Productos de Luces NocturnasComparación DMSP/OLS y VIIRS DNB

Atributo DMSP/OLS VIIRS DNB

Detalles Orbitales Heliosíncrono, ∼850 km Heliosíncrono, 824 km

Hora de Paso Superior Nocturno ∼1930 UTC ∼0130 UTC

Ancho de Franja 3000 km 3000 km

Ancho Espectral de Pasabanda Pancromática 500–900 nm Pancromática 500–900 nm

Centro de Espectral de Pasabanda ∼600 nm ∼700 nm

Resolución Espacial Horizontal 5 km (Nadir)/∼7 km (Borde)

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Sensor de Luces Nocturnas de la Generación Anterior/Producto

Las respuestas espectrales de los sensores y fuentes de luz más comunes:• Cámaras Nikon D3s utilizadas por los

astronautas en la ISS• Lámparas de halogenuros metálicos

comunes en las luces arquitectónicas• Luces de sodio de alta presión (HPS),

comunes en la iluminación de calles hasta 2014

• LEDs de 5000K (azul), 4000K (cian), 2700K (gris) y PC-Ámbar (ámbar), comúnmente utilizados en la iluminación de calles

• Respuesta espectral representativa de DMSP/OLS(negro) y Suomi-NPP/VIIRS/DNB(azul)

Levin et al., 2020

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Sensores/Productos de Luces NocturnasVIIRS DNBDMSP/OLS

Luces de Ciudades, Pueblos y Carreteras Cerca de Delhi, India –Adquirida el 12 de noviembre de 2012

• Producto diario• 500 m• Calibración a bordo• Paso superior 01:30• Puede medir luces muy brillantes y muy débiles (14 bit)• Disponible a partir de 2012

• Producto mensual• 2.7 km• Sin calibración a bordo• Paso superior 20:00• Se satura en centros urbanos (6 bit)• Disponible a partir de 1992

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El Producto de Datos de NASA Black Marble (VNP46)

• Datos de VIIRS DNB a bordo del satélite Suomi-NPP (Colección V001)

• Producto Nivel 3• Disponible para el historial entero de

series temporales de Suomi-NPP (c. 2012 –hoy) a través del sistema NASA “Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System” (LAADS) para investigaciones científicas y análisis a largo plazo.

• Procesado dentro de 3 a 5 horas después de la adquisición a través del sistema NASA “Land, Atmosphere Near real-time Capability for EOS” (LANCE), para aplicaciones de respuesta rápida.

Resumen del Producto

La imagen para EE.UU. continental del compuesto anual de 2016 de NASA Black Marble.

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Comparación de Luces Nocturnas de NOAA (DMSP-heritage) VIIRS y NASA Black Marble - ¿Qué es lo que se corrige?

NOAA VIIRS V1 NASA Black Marble V1Frecuencia Compuestos mensuales y

anualesCompuestos diarios, mensuales y anuales

Luz de Luna Usa noches sin luna Usa todas las luces y corrige los efectos de la reflectancia lunar

Nieve Sin corrección de reflectancia de nieve

Corrige los efectos de la nieve

Luz errante Filtrada FiltradaLuces Efímeras Filtradas (para Productos Anuales) No filtradasEfectos Atmosféricos No corregidos CorregidosNubes Libre de nubes Libre de nubesPara más información sobre el algoritmo, consulte Román, M.O., Wang, Z., Sun, Q., Kalb, V., Miller, S.D., Molthan, A., Schultz, L., Bell, J., Stokes, E.C., Pandey, B. y Seto, K.C., 2018. NASA's Black Marble nighttime lights product suite. Remote Sensing of Environment, 210, pp.113-143.

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La cuadrícula lineal latitud/longitud (o geográfica) de Suomi-NPP VIIRS l consiste en 460 tejas che no solapan y cubren regiones de aproximadamente 10° x 10°. Los ejemplos presentados en este webinar están encerrados en casillas rojas.

London, UK

Beijing, China

h18, v03

h29, v05

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Producto de Datos de NASA Black MarbleUbicación: Pekín, China

Teja: h29v05Día del año: 2020-063

Fracción de Iluminación Lunar: 42,02%VNP46A2-Daily VNP46A2-GapFilledVNP46A1-TOA

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Producto de Datos de NASA Black MarbleUbicación: Londres, Reino Unido

Teja: h18v03Día del año: 2020-096

Fracción de Iluminación Lunar: 57,91%

VNP46A2-Daily VNP46A2-GapFilledVNP46A1-TOA

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Evaluación de Calidad de Productos

Para más información, consulte Román, M.O., Wang, Z., Sun, Q., Kalb, V., Miller, S.D., Molthan, A., Schultz, L., Bell, J., Stokes, E.C., Pandey, B. y Seto, K.C., 2018. NASA's Black Marble nighttime lights product suite. Remote Sensing of Environment, 210, pp.113-143.

Prueba de Gradiente Rural-Urbano Prueba de Nieve (BRDF) Prueba de Oclusión Vegetal

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Evaluación de Calidad de Productos

Para más información, consulte Román, M.O., Wang, Z., Sun, Q., Kalb, V., Miller, S.D., Molthan, A., Schultz, L., Bell, J., Stokes, E.C., Pandey, B. t Seto, K.C., 2018. NASA's Black Marble nighttime lights product suite. Remote Sensing of Environment, 210, pp.113-143.

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Validación de Productos

• Se realizan en varias zonas de reducción de la contaminación lumínica en Puerto Rico

• En colaboración con el grupo “Puerto Rico's Working Group on Light Pollution” (PRWGLP)

• Una fuente puntual estable estaba reflejada por un objetivo lambertiano de 30 m2 para generar una radiancia intrabanda DNB en el sensor.

Experimentos en el Campo

Radiancias de NTL en el sitio agrícola Pitahaya en Cabo Rojo, PR el 1ro, 2 y 3 de marzo de 2017. La imagen superior derecha muestra la fuente puntual estable. Los valores de TOA y VNP46A2 están en nW·cm−2·sr−1.

VCM = 0 representa pasos superiores sin nubes. LZA es ángulo de zenit lunar y los valores mayores a 108°corresponden a noches sin luna.

Para más información, consulte Román, M.O., Wang, Z., Sun, Q., Kalb, V., Miller, S.D., Molthan, A., Schultz, L., Bell, J., Stokes, E.C., Pandey, B. y Seto, K.C., 2018. NASA's Black Marble nighttime lights product suite. Remote Sensing of Environment, 210, pp.113-143.

Parte 2: Procesamiento y Análisis de Datos de Black Marble

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Dónde Obtener Productos de Black Marble

1. Vaya a: ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov

2. Cree un perfil y nombre de usuario

3. Haga clic en “Find Data”

El Centro NASA “Level-1 Land and Atmosphere Archive and Distribution System Distributed Active Archive Center” (LAADS-DAAC)

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https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/

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Descargar Imágenes de Black Marble vía LAADS

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• En la barra de búsqueda, teclee “VNP46A2”

• Seleccione el conjunto de datos

• conjunto de datos agregado

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You can also directly type the linkhttps://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/archive/allData/5000/VNP46A2/

https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/archive/allData/5000/VNP46A2/

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• Seleccione el año y el día juliano de su interés*

*Aquí puede encontrar los días julianos para cada año:https://landweb.modaps.eosdis.nasa.gov/browse/calendar.html

https://landweb.modaps.eosdis.nasa.gov/browse/calendar.html

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• Elija el archivo con sus coordenadas (h, v) de

interés (cuadros verdes). Refiérase al mapa (diap. 20):

• El archivo debería empezar a descargar automáticamente

• Una buena regla es:v=(90-lat)/10

h=(180+lon)/10•


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Convertir HDF-5 en GeoTIFF

• Si está utilizando Black Marble en un software de GIS como ArcGIS o QGIS, deberá convertir los datos HDF-5 a un formato de datos GeoTIFF.

• Use nuestra herramienta para convertir HDF-5 a GeoTIFF aquí:– https://blackmarble.gsfc.nasa.gov

/Tools.html

https://blackmarble.gsfc.nasa.gov/Tools.html

Conjuntos de Datos Científicos Incluidos con VNP46A2

Conjuntos de Datos Científicos (Capas SDS HDF) Unidades Tipos de Bit Valor de

Llenado

Rango de

Validez

DNB_BRDF-Corrected_NTL nWatts·cm−2·sr−1 No. entero sin signo de 16 bits 65,535 0 – 65,534

Gap_Filled_DNB_BRDF-Corrected_NTL nWatts·cm−2·sr−1 No. entero sin signo de 16 bits 65,535 0 – 65,534

DNB_Lunar_Irradiance nWatts·cm−2·sr−1 No. entero sin signo de 16 bits 65,535 0 – 65,534

Mandatory_Quality_Flag Etiqueta de Clase No. entero sin signo de 8 bits 255 0 – 3

Latest_High_Quality_Retrieval Número de días No. entero sin signo de 8 bits 255 0 – 254

Snow_Flag Etiqueta de Clase No. entero sin signo de 8 bits 255 0 – 1

QF_Cloud_Mask Etiqueta de Clase No. entero sin signo de 16 bits 65,535 0 – 65,534

Consideración de Indicadores de Evaluación de Calidad en el Producto VNPA2 (DNB_BRDF-Corrected_NTL)

Valor Calidad de Productos

Recuperados

Instancia de Algoritmo

00 Alta calidad Algoritmo principal (luces nocturnas persistentes)

01 Alta calidad Algoritmo principal (Luces nocturnas efímeras)

02

Poca calidad Algoritmo principal (Aberraciones, posible contaminación

nubosa u otros problemas)

255 No hay productos recuperados Valor de llenado

Parte 3: Aplicaciones de Datos de Black Marble

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Caso de Estudio: Mapeando Áreas Urbanas y Urbanización

Levin et al., 2020

Cambios temporales mensuales en la luminosidad nocturna observada por Black Marble demuestran varios patrones. Cada sitio fue normalizado entre sus propios valores de radiancia máxima y mínima.

45

Monitoreando el Impacto de Desastres en Puerto Rico (2017-2018)

Román et al., (2019) PLoS One

Estimación de Consumo de Energía después de los Huracanes Irma y María (%)

46

Monitoreando el Impacto de Desastres en Puerto Rico (2017-2018)


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Reducción delAlumbrado

Exterior

Reducciónde

Radiancia(%)

Población Afectada

el 8 de enero

Población Afectada el 9 de enero

Población Afectada el 10 de enero

Muy Alta 75 – 100 666,259 214,623 142,207

Alta 50 – 75 426,589 267,003 247,595

Moderada 25 – 50 406,731 491,911 626,010

Baja 10 – 25 272,227 486,239 551,560

La reducción del alumbrado exterior está generalizada aún después de 3 días.

Monitoreando el Impacto de Desastres en Puerto Rico –Después del Terremoto 6.4 de Enero 2020


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Monitoreando los Impactos del COVID-19 en Áreas Urbanas

Se observa una pérdida de luz a lo largo de las carreteras (izq.) y dentro de los distritos comerciales de Wuhan (der.) después de la cuarentena por COVID-19.

49

• Échele una mirada a nuestro sitio web de Black Marble: https://blackmarble.gsfc.nasa.gov/

• Estos artículos de nuestro equipo son particularmente útiles:– Como manual de referencia:

• Román, M. O., Z. Wang, Q. Sun, V. Kalb, S. D. Miller, A. Molthan, L. Schultz, J. Bell, E. C. Stokes, B. Pandey, K. C. Seto, D. Hall, T. Oda, R. E. Wolfe, G. Lin, N. Golpayegani, S. Devadiga, C. Davidson, S. Sarkar, C. Praderas, J. Schmaltz, R. Boller, J. Stevens, O. M. Ramos Gonzalez, E. Padilla, J. Alonso, Y. Detrés, R. Armstrong, I. Miranda, Y. Conte, N. Marrero, K. MacManus, T. Esch, and E. J. Masuoka. 2018. "NASA’s Black Marble nighttime lights product suite." Remote Sensing of Environment 210 113-143 [ doi:10.1016/j.rse.2018.03.017]

– Caso de estudio de aplicaciones para desastres:• M. O. Román, Eleanor C. Stokes, Ranjay Shrestha, Zhuosen Wang, Lori Schultz, Edil A. Sepúlveda Carlo,

Qingsong Sun, Jordan Bell, Andrew Molthan, Virginia Kalb, Chuanyi Ji, Karen C. Seto, Shanna N. McClain, and Markus Enenkel. 2019. "Satellite-based assessment of electricity restoration efforts in Puerto Rico after Hurricane Maria." PLoS ONE 14 (6) [ doi:10.1371/journal.pone.0218883]

– Aplicación a patrones de actividad urbana:• Román, M. O., and E. C. Stokes. 2015. "Holidays in lights: Tracking cultural patterns in demand for energy

services." Earth’s Future 3 (6): 182-205 [ doi:10.1002/2014ef000285]– Repaso general de luces nocturnas y un pronóstico para el futuro:

• Noam Levin, Christopher C. M. Kyba, Qingling Zhang, Alejandro Sánchez de Miguel, Miguel O. Román, Xi Li, Boris A. Portnov, Andrew L. Molthan, Andreas Jechow, Steven D. Miller, Zhuosen Wang, Ranjay M. Shrestha, Christopher D. Elvidge. 2020. "Remote sensing of night lights: A review and an outlook for the future." Remote Sensing of Environment. Volume 237 [ doi:10.1016/j.rse.2019.111443]

Más Información

https://blackmarble.gsfc.nasa.gov/http://doi.org/10.1016/j.rse.2018.03.017https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218883http://doi.org/10.1002/2014ef000285https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111443

50

Para descargar varios archivos por lotes, considere utilizar la sintaxis OPenDAP URL para referirse a cada línea.

Por ejemplo, para descargar el producto Suomi-NPP-VIIRS VNP46A2 del 19 de enero de 2012, en la cuadrícula H18v03 (Londres, Reino Unido), teclee lo siguiente en su navegador de internet:

ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/opendap/allData/5000/VNP46A2/2012/019/VNP46A2.A2012019.h18v03.001.2020038165547.h5.html

Para Descargar Imágenes de Black Marble vía el LAADS

Ejercicio Práctico

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Caso de Estudio – El Huracán María en Puerto Rico

• El mayor apagón en la historia

de EE.UU.

• USD 90 mil millones de daños

• -15% pérdida del producto

interno bruto (PIB)

• 4.645 vidas humanas perdidas

• 200.000 personas migraron

53

Generar Series Temporales – Caguas, Puerto Rico

• Ubicación – Caguas, PR

• Rango de fechas:

• 1ro de julio de 2017

• 26 de oct. de 2017

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1. Datos de VNP46A2- Descargue la carpeta de datos comprimidos aquí- https://drive.google.com/file/d/1BDWFgLdUFS8SGNIvR0ypwgQEQ9hHFh

MO/view?usp=sharing- Extraiga los datos en su carpeta local

2. Script de Python- Descargue el script de Python aquí- https://drive.google.com/file/d/1rvD8Bp7GP8BZAg0hhVpItctDpgj5ukJT/

view?usp=sharing- Guárdelo en su carpeta local

https://drive.google.com/file/d/1BDWFgLdUFS8SGNIvR0ypwgQEQ9hHFhMO/view?usp=sharinghttps://drive.google.com/file/d/1rvD8Bp7GP8BZAg0hhVpItctDpgj5ukJT/view?usp=sharing

55


3. Ejecute el script de Python de QGIS- Abra QGIS- En el menú de Plugins ,

abra el Python Console.- En el Python Console, haga

clic en el icono Show Editor.- En el Editor, haga clic en el

icono Open Script, navegue al script de Python que descargó y ábralo.

56


4. Actualice el Código- Una vez que cargue el script de Python en el editor, haga los siguientes cambios

en el script:

Línea 11 – Cambie la ruta de la carpeta a la carpeta de datos extraídos VNP46A2 que descargó>os.chdir('C:/ARSET/Assignment/Demo/Syria/Data_PR')

Línea 15 – Cambie la ruta de la carpeta a una carpeta local aparte para almacenar archivos temporales>outputFolder = "C:/ARSET/Assignment/Demo/Syria/Output/"

Note – Por favor use o “/” o “\\” para definir la ruta de la carpeta.

57


5. Ejecute el Script de Python- Después de que se efectúen los cambios, ejecute el script de

Python haciendo clic en el icono Run Script.

58


Series temporales en base a una venta de 3x3 pixeles, más nítidas comparadas con una basada en un pixel singular (1x1).

59NASA’s Applied Remote Sensing Training Program

¡Gracias!

Introducción a los Datos de Luces Nocturnas de NASA "Black Marble"Estructura y Detalles del CursoInstructor de CursoEsquema del CursoObjetivos de AprendizajeParte 1: Fundamentos y Antecedentes de la Teledetección Nocturna¿Qué podemos estudiar con la teledetección nocturna?¿Qué podemos estudiar con la teledetección nocturna?Slide Number 9Principios de la Teledetección NocturnaPrincipios de la Teledetección NocturnaSensor de Luces Nocturnas/ProductosSensores de Luces Nocturnas/ProductosSensor de Luces Nocturnas de la Generación Anterior/ProductosSensor de Luces Nocturnas de la Generación Anterior/ProductoSensor de Luces Nocturnas de la Última Generación/ProductoSensor/Productos de Luces NocturnasSensor de Luces Nocturnas de la Generación Anterior/ProductoSensores/Productos de Luces NocturnasEl Producto de Datos de NASA Black Marble (VNP46)Comparación de Luces Nocturnas de NOAA (DMSP-heritage) VIIRS y NASA Black Marble - ¿Qué es lo que se corrige?�Slide Number 22Producto de Datos de NASA Black MarbleProducto de Datos de NASA Black MarbleEvaluación de Calidad de ProductosEvaluación de Calidad de ProductosValidación de ProductosParte 2: Procesamiento y Análisis de Datos de Black Marble�Dónde Obtener Productos de Black MarbleDescargar Imágenes de Black Marble vía LAADSDescargar Imágenes de Black Marble vía LAADSDescargar Imágenes de Black Marble vía LAADSDescargar Imágenes de Black Marble vía LAADSDescargar Imágenes de Black Marble vía LAADSDescargar Imágenes de Black Marble vía LAADSDescargar Imágenes de Black Marble vía LAADS Descargar Imágenes de Black Marble vía LAADS Descargar Imágenes de Black Marble vía LAADSDescargar Imágenes de Black Marble vía LAADSConvertir HDF-5 en GeoTIFFConjuntos de Datos Científicos Incluidos con VNP46A2Consideración de Indicadores de Evaluación de Calidad en el Producto VNPA2 (DNB_BRDF-Corrected_NTL)Parte 3: Aplicaciones de Datos de Black MarbleCaso de Estudio: Mapeando Áreas Urbanas y UrbanizaciónMonitoreando el Impacto de Desastres en Puerto Rico (2017-2018)Monitoreando el Impacto de Desastres en Puerto Rico (2017-2018)Monitoreando el Impacto de Desastres en Puerto Rico – Después del Terremoto 6.4 de Enero 2020Monitoreando los Impactos del COVID-19 en Áreas UrbanasMás InformaciónPara Descargar Imágenes de Black Marble vía el LAADS�Ejercicio PrácticoCaso de Estudio – El Huracán María en Puerto RicoGenerar Series Temporales – Caguas, Puerto RicoGenerar Series Temporales – Caguas, Puerto RicoGenerar Series Temporales – Caguas, Puerto RicoGenerar Series Temporales – Caguas, Puerto RicoGenerar Series Temporales – Caguas, Puerto RicoGenerar Series Temporales – Caguas, Puerto RicoSlide Number 59

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